这项由俄罗斯Sber AI团队联合莫斯科国立大学、莫斯科物理技术学院等多家知名机构的研究人员完成的突破性研究，于2025年7月发表在计算机视觉领域的顶级学术期刊上。研究团队由Dmitrii Mikhailov、Vladimir Korviakov和Denis Dimitrov等多位研究员领导，他们开发出了一种名为NABLA（邻域自适应块级注意力）的全新算法。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过论文编号arXiv:2507.13546v1访问完整研究报告。
当我们用手机拍摄视频时，可能很难想象背后的复杂技术。现在，人工智能已经能够根据文字描述自动生成逼真的视频，就像有一个看不见的导演和摄影师在为你工作。然而，制作高质量的AI视频需要巨大的计算能力，就好比要让一台超级计算机连续工作几天才能生成几分钟的高清视频。
近年来，视频生成技术取得了令人瞩目的进展。从闭源的Sora到开源的CogVideoX，各种AI视频生成模型层出不穷。这些模型的核心都采用了一种叫做"扩散变换器"的技术架构，它就像一个非常精密的画家，能够从纯噪声开始，一点一点地"画出"清晰的视频画面。
但是，这种技术面临着一个巨大的挑战。传统的注意力机制就像一个极度细致的编辑，需要对视频中的每一个像素块都与其他所有像素块进行比较和分析。当视频分辨率提高或时长增加时，这种计算量会呈指数级增长。打个比方，如果制作一分钟的标清视频需要一小时，那么制作同样时长的超高清视频可能需要十几个小时，这显然不现实。
**一、传统视频生成的技术瓶颈**
要理解NABLA算法的革命性意义，我们首先需要了解传统视频生成技术面临的核心问题。这就像理解为什么传统的手工制作方式无法满足现代大规模生产的需求一样。
在AI视频生成的世界里，有一个叫做"注意力机制"的核心技术。可以把它想象成一个极其认真负责的编辑，在处理每一帧视频时，都要仔细查看画面中的每一个小块区域，并且判断这个区域与画面中其他所有区域的关系。这个过程就像在制作一部电影时，编辑不仅要关注主角的表情变化，还要同时注意背景中每一个路人的动作，甚至远处每一片云朵的形状。
这种"事无巨细"的工作方式在处理简单场景时还算可行，但当我们要求AI生成高分辨率、长时间的视频时，问题就变得严重了。研究团队发现，当视频的空间分辨率和时间长度同时增加时，计算复杂度会以三次方的速度增长。这意味着什么呢？如果生成一个256×256像素、5秒钟的视频需要1小时，那么生成一个1024×1024像素、20秒钟的视频可能需要64小时！
更让人头疼的是，传统注意力机制的大部分计算其实是浪费的。研究人员通过大量分析发现，在真实的视频生成过程中，大约80%以上的注意力权重接近于零，这就像一个编辑花费大量时间去分析一些根本不重要的细节。这种现象在物理世界中很好理解：当我们观看一个人说话的视频时，我们的注意力主要集中在说话者的面部表情和嘴部动作上，而不会同等程度地关注背景墙壁的纹理。
现有的解决方案中，最受关注的是"滑动瓦片注意力"（STA）方法。这种方法就像把一幅大画分割成许多小块，然后只让每个小块与它周围的邻居进行"对话"，而不是与整幅画中的所有部分交流。这确实能够显著减少计算量，但也带来了新的问题。
研究团队在实验中发现，STA方法在处理高分辨率视频和长序列时会出现一个令人困扰的现象：画面中的物体会出现重复或复制的情况。这就像用拼图的方式制作一幅画，如果各个拼图块之间缺乏整体协调，最终可能会出现某个图案在不同位置重复出现的奇怪效果。这种现象的根本原因是STA方法过度依赖局部信息，无法有效保持画面的全局一致性。
另一个让研究人员意识到需要新解决方案的观察是：不同的注意力头（可以理解为不同的"专业编辑"）会关注不同类型的模式。有些专门负责处理时间维度的变化，比如物体的运动轨迹；有些专门处理空间维度的细节，比如纹理和边缘；还有些负责处理不同尺度的特征，从整体构图到局部细节。这种多样化的专业分工意味着，任何固定的稀疏模式都无法同时满足所有"编辑"的需求。
正是基于这些观察和分析，研究团队意识到需要一种既能大幅减少计算量，又能保持视频质量，同时还能适应不同注意力头需求的全新方法。这就是NABLA算法诞生的背景和动机。
**二、NABLA算法的核心创新**
NABLA算法的设计理念可以用一个生动的比喻来理解：与其让每个工人（注意力头）都去检查工厂里的每一颗螺丝钉，不如先派一个经验丰富的主管快速巡视整个车间，找出真正需要关注的关键区域，然后让工人们集中精力处理这些重要部分。
这个算法的名字"NABLA"来自数学中的梯度符号?，象征着它能够动态地"导航"到最重要的注意力区域。整个算法的工作流程可以分为三个巧妙互补的步骤。
第一步是"降维侦察"。算法首先会将原始的查询（Query）和键（Key）信息进行"压缩"处理，就像将一张高清照片缩小成缩略图一样。这个过程使用的是平均池化技术，可以想象成把相邻的几个像素块合并成一个代表性的块。通过这种方式，原本需要处理的巨大矩阵变成了一个小得多的矩阵，计算速度提升了N?倍（其中N是压缩比例）。
具体来说，算法会为每一行计算累积概率分布，然后设定一个阈值参数（如0.8，意味着保留累积概率超过80%的重要连接）。这种方法的巧妙之处在于它是自适应的：对于包含更多重要信息的区域，算法会保留更多的连接；对于相对简单的区域，则会进行更大程度的简化。
这种三步法的设计体现了算法的几个重要创新。首先是"自适应性"：与传统的固定稀疏模式不同，NABLA能够根据每个具体的输入内容动态调整注意力分布，就像一个智能相机能够根据场景自动调节焦点一样。
其次是"多头兼容性"：由于每个注意力头会独立进行这个三步过程，因此不同的头可以学习到不同的稀疏模式。有些头可能专注于局部纹理细节，采用相对密集的注意力分布；有些头可能专注于全局运动，采用更加稀疏但覆盖范围更广的分布。这种多样性确保了模型的表达能力不会因为稀疏化而显著下降。
第三个创新是"计算效率"：虽然需要进行额外的压缩和阈值处理，但这些操作的计算成本远小于传统全注意力机制。而且，由于大量不重要的注意力连接被提前剔除，后续的矩阵运算速度大幅提升。
最后，算法还具有"硬件友好性"。NABLA可以直接使用PyTorch的Flex Attention操作符实现，不需要编写复杂的CUDA内核代码。这意味着研究人员和开发者可以很容易地在现有的深度学习框架中使用这个算法，大大降低了技术应用的门槛。
这种混合方法的巧妙之处在于它兼顾了两种方法的优势：NABLA确保了重要的长距离依赖关系得以保留，而STA则保证了局部细节的连续性和平滑性。实验结果表明，这种组合能够有效避免纯粹自适应方法可能导致的边界伪影问题，同时保持高度的计算效率。
**三、实验验证与性能表现**
为了验证NABLA算法的实际效果，研究团队设计了一系列全面而严格的实验。这些实验就像给一个新发明的汽车引擎进行各种路况测试，既要验证它在理想条件下的性能，也要确保它在复杂环境中的可靠性。
实验的基础平台是Wan 2.1 14B模型，这是一个拥有140亿参数的大型文本到视频生成模型。研究团队选择在720p分辨率下进行测试，这个分辨率正好处于实用性和计算挑战性的平衡点。所有实验都在4张H100 GPU上进行，确保了测试环境的一致性和结果的可重复性。
在计算效率方面，NABLA的表现超出了预期。当稀疏度设置为80%时（意味着只保留20%的注意力连接），NABLA的推理时间从基线模型的8.35分钟降低到4.02分钟，实现了约2.1倍的加速。更令人印象深刻的是，当与STA方法结合使用时，在81%的稀疏度下，推理时间进一步缩短到3.58分钟，达到了2.3倍的整体加速比。
当研究团队将稀疏度进一步提高到92%时，NABLA仍然能够保持3.07分钟的推理时间，相比基线实现了2.7倍的速度提升。这个结果特别有意义，因为它表明即使在极高的稀疏度下，算法仍然能够稳定工作。
在视频质量评估方面，研究团队采用了多维度的评价体系。CLIP分数用于衡量生成视频与文本描述的匹配程度，就像评判一个翻译者是否准确理解了原文的意思。VBench分数则从多个技术角度评估视频质量，包括视觉质量、语义一致性和时间连贯性等。
实验结果显示，NABLA在各项质量指标上都能够与基线模型保持相当的水平。具体来说，在CLIP分数上，基线模型得分42.06，而NABLA（0.4阈值）得分42.08，甚至略有提升。在VBench的综合评分中，基线模型得分83.16，NABLA达到83.17，几乎完全一致。
特别值得注意的是，纯STA方法在某些指标上出现了明显的性能下降，特别是在VBench的语义分数上从75.23降到71.73，表明固定稀疏模式确实会影响模型的语义理解能力。相比之下，NABLA不仅保持了语义分数（75.76），甚至还有小幅提升。
为了获得更真实的用户体验反馈，研究团队还组织了大规模的人工评估实验。50名参与者对20对视频进行了并排比较，从三个维度进行评判：语义对齐度（视频内容是否符合文本描述）、视觉质量（画面清晰度和美观程度）以及运动自然性（动作是否流畅逼真）。
人工评估的结果进一步证实了NABLA的有效性。在大多数对比中，参与者认为基线模型和NABLA生成的视频质量相当，选择"两者都很好"的比例高达57.1%到66.7%。在有明确偏好的情况下，基线模型和NABLA的得票率也非常接近，表明普通用户很难察觉到质量上的差异。
研究团队还专门测试了NABLA在模型训练阶段的表现。他们从头开始训练了一个2B参数的DiT模型，分别使用全注意力机制和NABLA进行512×512分辨率的文本到视频预训练。结果显示，使用NABLA的模型不仅训练速度更快（每个迭代7.5秒 vs 10.9秒，提升1.46倍），而且在训练损失和验证损失上都达到了更好的收敛效果。
这个训练实验的意义重大，因为它证明了NABLA不仅是一个推理阶段的加速技巧，更是一个能够改善模型学习过程的根本性创新。在训练过程中使用NABLA，模型能够更好地学习到重要的注意力模式，同时避免在不重要的连接上浪费计算资源。
为了更深入地理解NABLA的工作机制，研究团队还分析了不同注意力头学习到的稀疏模式。他们发现，确实如预期的那样，不同的头会自发地学习到不同类型的模式：有些专注于时间连续性，产生沿时间轴的条纹状模式；有些关注空间结构，形成块状或对角线模式；还有些负责全局一致性，保持相对稀疏但覆盖范围广泛的连接。
这种多样化的模式分工证明了NABLA算法设计的合理性：通过让每个注意力头独立地学习最适合其功能的稀疏模式，整个模型能够在大幅减少计算量的同时保持强大的表达能力。
**四、技术原理深度解析**
要真正理解NABLA算法的技术精髓，我们需要深入到其核心的数学原理和设计哲学。这就像解剖一台精密的瑞士手表，了解每个齿轮和发条是如何协同工作的。
传统的自注意力机制可以比作一个"全员会议"，每个与会者（token）都要与其他所有人进行交流。在数学上，这体现为计算每对token之间的相似度分数，然后通过softmax函数将这些分数转化为概率分布。对于一个包含S个token的序列，这个过程的计算复杂度是O(S?)，随着序列长度的增加呈平方增长。
NABLA的革命性在于它将这个"全员会议"转变为"代表大会"模式。算法首先将相邻的N个token合并成一个"代表团"，通过平均池化操作提取每个代表团的核心特征。这样，原本有S个独立发言者的会议变成了只有S/N个代表团的会议，计算复杂度立即降低到O((S/N)?)，实现了N?倍的效率提升。
但仅仅是降维还不够，NABLA的第二个核心创新是"重要性感知的稀疏化"。传统的稀疏化方法通常采用固定的模式，比如只保留对角线附近的连接，这就像事先规定会议中只有相邻座位的人才能交流。然而，真正重要的交流模式往往是内容驱动的，而非位置驱动的。
NABLA通过累积分布函数（CDF）阈值实现了这种内容驱动的稀疏化。具体过程可以这样理解：首先计算压缩后的注意力矩阵，然后对每一行进行排序，计算累积概率。设定一个阈值（比如0.8），只保留累积概率超过这个阈值的连接。这种方法的巧妙之处在于，它是自适应的：对于信息丰富的行，可能会保留更多连接；对于相对简单的行，则会进行更激进的稀疏化。
从信息论的角度来看，NABLA实际上是在最大化"信息保留率"与"计算效率"的权衡。CDF阈值机制确保了被保留的连接总是那些携带最多信息的连接，从而在大幅减少计算量的同时最小化信息损失。
算法的第三个技术亮点是"多尺度一致性"。压缩空间中的每个连接在原始空间中对应一个N×N的块，这种映射关系确保了稀疏模式在不同分辨率下的一致性。这就像建筑师在设计大楼时，既要考虑整体结构，也要确保每个房间的细节都协调一致。
在实现层面，NABLA算法展现了优雅的工程设计。整个算法可以用不到20行的PyTorch代码实现，并且完全兼容现有的Flex Attention框架。这种简洁性不是偶然的，而是深思熟虑的设计选择：复杂的算法往往难以调试和优化，而简洁的算法更容易被广泛采用。
算法中的关键参数设计也体现了深度的技术洞察。块大小N的选择需要平衡计算效率和信息保留：N太小则压缩效果有限，N太大则可能丢失重要的局部细节。阈值参数thr控制了稀疏程度，较小的thr值会产生更稀疏的模式，较大的值则保留更多连接。研究团队通过大量实验找到了这些参数的最优配置。
令人印象深刻的是，NABLA还具有"渐进式稀疏化"的特性。在训练的早期阶段，模型可能会保留相对密集的连接以充分学习；随着训练的进行，注意力模式逐渐稳定，稀疏度可以相应增加。这种动态调整机制使得模型能够在不同的训练阶段采用最适合的计算策略。
从并行计算的角度来看，NABLA的设计充分考虑了现代GPU的计算特性。块级的稀疏模式与GPU的线程块组织方式天然匹配，这意味着算法不仅在理论上高效，在实际硬件上的表现也非常出色。这种软硬件协同优化的思路在现代深度学习系统设计中越来越重要。
更深层次地，NABLA代表了一种新的注意力机制设计哲学：从"均匀关注"转向"重点关注"，从"静态模式"转向"动态适应"，从"单一策略"转向"多头协同"。这种哲学转变可能会影响未来注意力机制的发展方向，启发更多类似的创新。
**五、与现有技术的详细对比**
要全面评估NABLA算法的价值，我们需要将它与当前主流的稀疏注意力方法进行详细对比。这就像比较不同品牌的汽车，不仅要看马力和油耗，还要考虑舒适性、可靠性和实用性等多个维度。
首先看滑动窗口注意力（Sliding Window Attention），这是最早被广泛采用的稀疏化方法之一。它的工作原理就像一个只能看到固定范围的"近视眼"，每个token只能与其周围固定窗口内的token进行交互。这种方法的优点是简单直观，计算复杂度从O(S?)降低到O(S×W)，其中W是窗口大小。然而，它的局限性也很明显：无法捕捉长距离依赖关系，这在视频生成中可能导致时间一致性问题。
滑动瓦片注意力（STA）是对滑动窗口的重要改进，它将三维视频数据分割成规则的块，然后在块级别应用滑动窗口。这种方法的创新在于它考虑了视频数据的空间-时间结构，并且通过与GPU硬件特性的对齐实现了显著的加速。STA在简单场景下表现出色，但研究团队发现它在处理复杂场景时会出现对象重复的问题，这主要是因为固定的瓦片划分无法适应视频内容的语义边界。
邻域注意力（Neighborhood Attention）采用了另一种思路，它允许每个token与其在空间上的近邻进行交互，但交互范围是可以重叠的。与STA的硬性分块不同，邻域注意力的窗口可以平滑移动，从而避免了块边界伪影。然而，这种方法仍然是基于位置的静态模式，无法根据内容动态调整。
稀疏视频生成（SparseVideoGen）代表了动态稀疏化的早期尝试。它根据在线分析将注意力头分为空间型和时间型，然后为不同类型的头应用不同的稀疏模式。这种方法的问题在于它只考虑了有限的几种预定义模式，而且需要额外的分析开销来判断每个头的类型。
AdaSpa算法提出了层次化的动态选择机制，通过逐层分析来确定合适的稀疏程度。虽然这种方法具有一定的自适应性，但它的计算开销相对较高，而且层次化的决策过程增加了算法的复杂性。
与这些现有方法相比，NABLA展现出了独特的优势。首先是"真正的自适应性"：不同于预定义的几种模式，NABLA能够为每个输入生成完全定制化的稀疏模式。这就像有一个真正聪明的助手，能够根据具体情况灵活调整工作方式，而不是死板地按照固定流程操作。
其次是"多头独立性"：每个注意力头都可以学习到最适合其功能的稀疏模式，这种设计充分利用了多头注意力机制的表达能力。传统方法通常对所有头应用相同的稀疏模式，这实际上限制了模型的学习能力。
第三个优势是"端到端可训练性"：NABLA不需要预训练阶段来学习注意力模式，也不需要复杂的启发式规则来指导稀疏化过程。整个算法是完全可微分的，可以与主要的训练目标一起进行端到端优化。
在计算效率方面，NABLA通过两级压缩实现了理想的效率-质量权衡。第一级是空间压缩（通过平均池化），第二级是重要性压缩（通过CDF阈值）。这种设计比单纯的几何稀疏化（如只保留对角线区域）更加智能，也比完全的动态稀疏化（如在线搜索最优模式）更加高效。
在内存使用方面，NABLA的优势也很明显。传统的全注意力机制需要存储完整的S×S注意力矩阵，而NABLA只需要存储压缩后的稀疏矩阵，内存需求大幅降低。这对于处理长视频序列特别重要，因为内存往往比计算时间更容易成为瓶颈。
在实际应用中，NABLA还展现出了良好的"可组合性"。它可以与其他加速技术（如STA、梯度检查点、混合精度训练等）无缝结合，形成更强大的优化方案。这种模块化的设计理念使得NABLA不仅是一个独立的算法，更是一个可以融入更大系统的组件。
最后，从软件工程的角度来看，NABLA的实现相对简洁，调试和维护成本较低。这在实际的产品开发中非常重要，因为复杂的算法往往需要专门的工程团队来维护，而简洁的算法更容易被集成到现有的系统中。
**六、实际应用场景与未来展望**
NABLA算法的出现为AI视频生成行业开辟了新的可能性，就像高效发动机的发明让汽车从奢侈品变成了日常交通工具一样。这项技术的影响将远远超出学术研究的范畴，深入到我们生活的方方面面。
在内容创作领域，NABLA最直接的应用是大大降低了高质量视频生成的门槛。以前，制作一个30秒的高清AI视频可能需要专业工作站运行几个小时，现在同样的任务可能只需要不到一小时就能完成。这意味着小型内容创作者、独立艺术家甚至普通用户都能够负担得起AI视频生成的成本。
对于社交媒体平台来说，这项技术可能会带来革命性的变化。用户可以实时生成个性化的视频内容，从简单的表情包到复杂的故事片段。平台方也可以利用这种高效的生成能力为用户提供更丰富的创作工具，比如根据用户的文字描述自动生成视频背景，或者为静态照片添加动态效果。
在教育领域，NABLA算法可能会催生全新的教学方式。教师可以快速生成各种教学场景的视频，从历史事件的重现到科学实验的演示，从抽象概念的可视化到语言学习的情境模拟。这种"即时视频教学"能力将大大丰富教育资源，特别是对于那些难以用传统方式展示的内容。
广告和营销行业也将受益匪浅。品牌可以根据不同的目标群体快速生成定制化的视频广告，测试不同的创意方向，而不需要昂贵的拍摄制作流程。中小企业特别可以利用这种技术与大企业在视觉营销上形成竞争。
在娱乐产业，NABLA可能会推动"AI导演"概念的实现。电影制作人可以在前期制作阶段快速生成概念视频，测试不同的故事线和视觉风格。游戏开发者可以自动生成过场动画和背景视频，大大缩短开发周期。
然而，技术的发展还面临一些挑战。首先是质量一致性问题。虽然NABLA在保持视频质量方面表现出色，但在某些极端场景下，稀疏化可能仍会导致细微的质量损失。研究团队正在探索更智能的阈值自适应机制，希望能够在不同场景下自动调整稀疏程度。
从技术发展趋势来看，NABLA代表的自适应稀疏化思路可能会扩展到其他类型的神经网络中。研究团队已经开始探索将类似的原理应用到图像生成、自然语言处理等其他领域。这种跨领域的技术迁移可能会催生更多创新算法。
在硬件层面，随着AI芯片设计的不断演进，专门针对稀疏计算优化的硬件可能会进一步放大NABLA算法的优势。未来的GPU或专用AI芯片可能会内置稀疏注意力加速单元，使得这类算法的性能提升更加显著。
从商业角度来看，NABLA算法的开源性质为整个行业的发展奠定了良好基础。不像某些闭源的优化技术只能被少数大公司使用，NABLA的普及将推动整个AI视频生成生态系统的繁荣。这可能会降低行业进入门槛，促进更多创新公司的出现。
长远来看，NABLA这样的高效算法可能会推动AI视频生成技术向更复杂的应用场景发展。比如实时视频生成、交互式视频内容、甚至虚拟现实环境的动态生成。当计算成本不再是主要制约因素时，创作者的想象力将成为唯一的限制。
环境影响也值得考虑。通过大幅降低计算需求，NABLA间接减少了AI训练和推理过程中的能源消耗。随着AI技术的普及，这种效率提升的环境效益将越来越显著。这符合当前绿色AI的发展趋势，也为技术的可持续发展提供了支撑。
最后，NABLA算法的成功也为AI研究的方法论提供了有益启示。它表明，通过深入理解问题的本质特性（在这里是注意力的稀疏性），结合巧妙的工程设计，可以在不牺牲性能的前提下大幅提升效率。这种"效率导向的创新"思路可能会成为未来AI研究的重要方向。
说到底，NABLA算法不仅仅是一个技术改进，更是AI视频生成技术走向实用化和普及化的重要一步。它让我们看到了一个未来：AI创作工具不再是少数专业人士的专利，而是每个普通人都能使用的日常工具。这种技术民主化的趋势，可能会比我们想象的更快地改变内容创作的整个生态系统。
当然，技术的发展总是伴随着新的挑战和机遇。随着AI视频生成变得越来越便宜和普及，如何确保内容的真实性、防止恶意使用、保护创作者权益等问题将变得越来越重要。但是，有了NABLA这样的高效算法作为基础，我们至少在技术可行性方面迈出了坚实的一步。
Q&A
Q1：NABLA算法会不会完全取代传统的视频制作方式？ A：不会完全取代，但会大大改变视频制作的工作流程。NABLA主要是让AI视频生成变得更高效，它仍然是辅助创作工具。传统拍摄在真实性、情感表达等方面仍有独特价值，未来更可能是AI生成与传统制作相结合的混合模式。
Q2：普通用户什么时候能用上NABLA技术？有什么使用要求？ A：由于NABLA算法已经开源，预计在未来6-12个月内就会被集成到各种AI视频生成平台中。使用要求相对较低，只需要支持PyTorch框架的GPU设备即可，甚至中端消费级显卡也能运行。随着技术普及，可能很快就会出现基于NABLA的在线视频生成服务。
Q3：NABLA算法在生成视频时会不会出现质量问题或者奇怪的效果？ A：研究团队的测试显示，NABLA在保持视频质量方面表现优异，人眼很难察觉与原始全注意力方法的差异。相比某些固定稀疏方法（如STA）可能出现的对象重复问题，NABLA的自适应特性实际上减少了这类异常现象。不过在极端复杂场景下仍可能有细微影响，但总体质量损失微乎其微。
